Perbedaan Data Scientist vs Data Analyst, Talenta Data Wajib Tahu
Sahabat DQ, suka bingung gak sih dengan berbagai pilihan profesi di bidang data? Ternyata banyak, loh profesi yang berkutat dengan kumpulan data-data. Data Scientist vs Data Analyst, pilih yang mana ya? Nah, kedua proses ini memang lagi hits saat ini. Data Scientist dan Data Analyst cukup sering disebut dan menjadi topik pembahasan di berbagai platform seperti Instagram dan LinkedIn. Kedua profesi tersebut juga bisa ditekuni oleh orang dengan latar belakang IT maupun non IT. Menarik, kan?
Data Scientist dan Data Analyst banyak dibutuhkan di berbagai industri seperti di e-commerce, perbankan, retail, food & beverage, dan lain masih banyak lainnya. Data Scientist dan Data Analyst tugasnya memang mirip yaitu memproses kumpulan data. Ini nih yang suka bikin bingung, tugasnya mirip tapi kenapa namanya berbeda ya? Penasaran bedanya Data Scientist dan Data Analyst? DQLab akan bahas perbedaannya di artikel kali ini. So, simak sampai akhir, ya!
1. Data Scientist vs Data Analyst
Data Scientist
Data Scientist adalah orang yang umumnya menangani hal-hal yang tidak diketahui dan lebih kompleks dengan menggunakan teknik yang lebih canggih untuk membuat prediksi. Data Scientist lebih mahir dalam pembuatan keputusan bisnis. Tidak hanya itu, Data Scientist juga biasanya membangun machine learning yang mampu menangani data terstruktur dan tidak terstruktur.
Data Analyst
Data Analyst umumnya bekerja dengan data terstruktur untuk menyelesaikan permasalahan bisnis menggunakan tools yang mendukung seperti SQL, R, Python, Tableau, dan tools analisis statistik lainnya. Data Analyst akan menganalisis semua data dan menginterpretasikannya agar lebih mudah dipahami oleh para stakeholders sebagai dasar dalam membuat keputusan bisnis.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Tugas dan Tanggung Jawab
Perbedaan yang paling mencolok antara Data Scientist dan Data Analyst adalah apa yang dilakukannya terhadap data yang ada. Cek bedanya, yuk!
Data Scientist
Mengumpulkan, membersihkan, dan memproses data mentah
Membuat model prediktif dan algoritma machine learning untuk data mining
Mengembangkan tools dan proses untuk maintenance dan analisis akurasi data
Membuat alat visualisasi data dan laporan
Otomatisasi pengumpulan dan pemrosesan data
Data Analyst
Mengidentifikasi masalah yang dibutuhkan
Mengumpulkan data primer dan sekunder
Melakukan data cleaning untuk analisis
Melihat trend dan pola yang ditemukan dan dibuat menjadi insight yang berguna
Mempresentasikan hasil analisis untuk membantu proses pengambilan keputusan
3. Skill yang Dibutuhkan
Melihat perannya, skill yang dibutuhkan Data Scientist dan Data Analyst pun memiliki perbedaan. Seorang Data Scientist wajib mempunyai skill matematika, statistika, data mining, pemrograman, analisis, memahami prinsip machine learning dan deep learning, serta optimasi data. Untuk menjadi Data Scientist juga diperlukan ketelitian, komunikasi yang baik, dan kemampuan dalam pengambilan keputusan.
Skill yang dibutuhkan Data Analyst sebenarnya mirip dengan Data Scientist. Hanya saja Data Analyst lebih banyak melakukan analisis yang berfokus pada jalannya bisnis. Seorang Data Analyst wajib memiliki kemampuan matematika, statistika, data warehousing, pemrograman, pemahaman tentang database, scripting, pengetahuan tentang spreadsheet, serta kemampuan dalam visualisasi data dan laporan. Kemampuan komunikasi yang baik juga penting dikuasai Data Analyst karena akan sering berkolaborasi dengan tim lainnya di perusahaan terkait dengan bisnis.
4. Sama-Sama Data, Tapi Apa Bedanya dengan Data Engineer?
Sudah tahu kan bedanya Data Scientist dan Data Analyst? Nah, ada satu lagi nih profesi data yang juga eksis saat ini yaitu Data Engineer. Apa lagi itu? Data Engineer adalah orang yang bertugas mengembangkan dan mendesain arsitektur manajemen data dan maintenance infrastrukturnya di perusahaan. Data Engineer harus memastikan bahwa data bisa dikumpulkan dan diambil secara efisien ketika dibutuhkan sewaktu-waktu.
Data Engineer ini masih berkaitan dengan Data Scientist dan Data Analyst karena profesi tersebut yang biasanya akan mengumpulkan data untuk dibersihkan, diproses, dan dianalisis. Hal ini diperlukan untuk membangun dan mengoptimalkan sistem di perusahaan yang menjadi tugas Data Scientist dan Data Analyst.
Seorang Data Engineer harus memiliki kemampuan dalam matematika, programming, database, big data, pipeline, ETL tools, dan shell script. Adapun tools yang digunakan diantaranya NoSQL, Hadoop, dan Python.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Awali Karir Jadi Data Scientist Bareng DQLab
Profesi Data Scientist bisa dicapai oleh siapa saja baik yang berlatar belakang IT maupun non IT. Namun memang untuk yang non IT harus ekstra belajar khususnya yang sama sekali belum pernah mempelajari pemrograman.
Python dan SQL merupakan beberapa skill yang dibutuhkan Data Scientist. Kamu bisa belajar dari internet atau mengikuti kursus data online di DQLab.
Dengan pembelajaran yang terstruktur, DQLab akan membantu pemula untuk lebih memahami tentang data science dan meningkatkan skill yang dibutuhkan. Yuk, gabung di DQLab.id sekarang dan dapatkan akses Free Module Python!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya